Python 条形图颜色取决于Matplotlib中的值

我创建了一个条形图，如下所示：

from matplotlib.backends.backend_qt4agg import FigureCanvasQTAgg as FigureCanvas
import matplotlib.pyplot as plt

#self.Data1 is an array containing all the data points, inherited from a separate class

DataSet = range(46)
self.Figure1 = plt.figure()
self.Figure1.patch.set_alpha(0)
self.Canvas1 = FigureCanvas(self.Figure1)

#Add canvas to pre-existing Widget#
self.Widget.addWidget(self.Canvas1)
self.Ax1 = plt.subplot(1, 1, 1, axisbg='black')
self.Ax1.bar(DataSet, self.Data1, width=1, color='r')
self.Ax1.tick_params(axis='y', colors='white')
plt.title('GRAPH TITLE', color='w', fontsize=30, fontname='Sans Serif', fontweight='bold')
self.Figure1.tight_layout()

这很好地工作，生成了以下图表：

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我想做的是根据值设置条颜色。即，如果值为正值，则为蓝色；如果值为负值，则为红色。最简单的方法是什么？是否需要创建颜色映射？

就可重用性和/或可伸缩性而言，这并不是最好的解决方案，但如果您只想让红色条表示负数，蓝色条表示正数，则可以通过事先过滤值来调用条形图两次。以下是我的意思的一个最小示例：

import numpy as np
import matplotlib.pylab as pl

array = np.random.randn(100)
greater_than_zero = array > 0
lesser_than_zero = array < 0
cax = pl.subplot(111)
cax.bar(np.arange(len(array))[greater_than_zero], array[greater_than_zero], color='b')
cax.bar(np.arange(len(array))[lesser_than_zero], array[lesser_than_zero], color='r')

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就可重用性和/或可伸缩性而言，这并不是最好的解决方案，但如果您只想让红色条表示负数，蓝色条表示正数，则可以通过事先筛选值来调用条形图两次。以下是我的意思的一个最小示例：

import numpy as np
import matplotlib.pylab as pl

array = np.random.randn(100)
greater_than_zero = array > 0
lesser_than_zero = array < 0
cax = pl.subplot(111)
cax.bar(np.arange(len(array))[greater_than_zero], array[greater_than_zero], color='b')
cax.bar(np.arange(len(array))[lesser_than_zero], array[lesser_than_zero], color='r')

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您还可以将arraylike指定为颜色kwarg，如下所示：

x = np.arange(1,100)
y = np.sin(np.arange(1,100))
colors = np.array([(1,0,0)]*len(y))
colors[y >= 0] = (0,0,1)
plt.bar(x,y,color = colors)

只要颜色与y的长度相同，就可以根据需要指定颜色

或者是为了一些有点古怪的东西：

x = np.arange(1,100)
y = np.sin(3*np.arange(1,100))
colors = np.array([(1,0,0)]*len(y))
colors[y >= 0] = (0,0,1)
mult = np.reshape(np.repeat(np.abs(y)/np.max(np.abs(y)),3),(len(y),3))
colors =  mult*colors
plt.bar(x,y,color = colors)

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您还可以将arraylike指定为颜色kwarg，如下所示：

x = np.arange(1,100)
y = np.sin(np.arange(1,100))
colors = np.array([(1,0,0)]*len(y))
colors[y >= 0] = (0,0,1)
plt.bar(x,y,color = colors)

只要颜色与y的长度相同，就可以根据需要指定颜色

或者是为了一些有点古怪的东西：

x = np.arange(1,100)
y = np.sin(3*np.arange(1,100))
colors = np.array([(1,0,0)]*len(y))
colors[y >= 0] = (0,0,1)
mult = np.reshape(np.repeat(np.abs(y)/np.max(np.abs(y)),3),(len(y),3))
colors =  mult*colors
plt.bar(x,y,color = colors)

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谢谢你的盛宴。我的应用程序已经调用了多个其他绘图，因此理想情况下我希望实现单个绘图，但如果我无法实现，这是一个很好的选择。不确定“单个绘图”是什么意思。我编辑了我的答案，以显示您可以在同一子地块cax上绘图。这就是你的意思吗？对不起，我有点糊涂了。你的编辑让它更清晰，谢谢你。我现在就去试试。谢谢你的盛宴。我的应用程序已经调用了多个其他绘图，因此理想情况下我希望实现单个绘图，但如果我无法实现，这是一个很好的选择。不确定“单个绘图”是什么意思。我编辑了我的答案，以显示您可以在同一子地块cax上绘图。这就是你的意思吗？对不起，我有点糊涂了。你的编辑让它更清晰，谢谢你。我现在就去试试。比我建议的解决方案还要好！这个np.数组[1,0,0]*leny真是太棒了！非常好的星期五95！谢谢你的贡献！甚至比我建议的解决方案更好！这个np.数组[1,0,0]*leny真是太棒了！非常好的星期五95！谢谢你的贡献！